Recognition of structures in urban environments is a fundamental ability for unmanned ground vehicles. In this paper we propose the geometrical featured voxel which has not only 3-D coordinates but also the type of geometrical properties of point cloud. Instead of dealing with a huge amount of point cloud collected by range sensors in urban, the proposed voxel can efficiently represent and save 3-D urban structures without loss of geometrical properties. We also provide an urban structure classification algorithm by using the proposed voxel and machine learning techniques. The proposed method enables to recognize urban environments around unmanned ground vehicles quickly. In order to evaluate an ability of the proposed map representation and the urban structure classification algorithm, our vehicle equipped with the sensor system collected range data and pose data in campus and experimental results have been shown in this paper.
In this study, two standard specifications such as GML (Geography Markup Language) from OGC (Open Geo-spatial Consortium, Inc.) and X3D (extensible 3D) from Web3D consortium were dealt with for a web-based 3D urban application without using commercialized tools. In the first step of this study, DEM (Digital Elevation Model) and 3D GIS data sets were converted to GML structure with attribute schema. Then, these GML elements were projected onto a common coordinate system, and they were converted to the X3D format for visualization on web browser. In this work, a 3D urban data model, as a simple framework model, is extended to a framework model having further detailed information, depending upon application levels. Conclusively, this study is to demonstrate for practical uses of GML and X3D in 3D urban application and this approach can be applied to other application domains regarding system integrators and data sharing communities on distributed environments.
A 3D modeling of urban area can be composed the terrain modeling that can express specific and shape of the terrain and the object modeling such as buildings, trees and facilities which are found in urban areas. Especially in a 3D modeling of building, it is very important to make a unit model by simplifying 3D structure and to take a texture mapping, which can help visualize surface information. In this study, the texture mapping technique, based on library for 3D urban modeling, was used for building modeling. This technique applies the texture map in the form of library which is constructed as building types, and then take mapping to the 3D building frame. For effectively apply, this technique, we classified buildings automatically using LiDAR data and made 3D frame using LiDAR and digital map. To express the realistic building texture, we made the texture library using real building photograph.
This paper suggests the method of the spherical signature description of 3D point clouds taken from the laser range scanner on the ground vehicle. Based on the spherical signature description of each point, the extractor of significant environmental features is learned by the Deep Belief Nets for the urban structure classification. Arbitrary point among the 3D point cloud can represents its signature in its sky surface by using several neighborhood points. The unit spherical surface centered on that point can be considered to accumulate the evidence of each angular tessellation. According to a kind of point area such as wall, ground, tree, car, and so on, the results of spherical signature description look so different each other. These data can be applied into the Deep Belief Nets, which is one of the Deep Neural Networks, for learning the environmental feature extractor. With this learned feature extractor, 3D points can be classified due to its urban structures well. Experimental results prove that the proposed method based on the spherical signature description and the Deep Belief Nets is suitable for the mobile robots in terms of the classification accuracy.
The frame structures investigated in this paper is composed of Concrete encased columns with L-shaped steel section and steel beams. The seismic behavior of this structural system is studied through experimental and numerical studies. A 2-bay, 3-story and 1/3 scaled frame specimen is tested under constant axial loading and cyclic lateral loading applied on the column top. The load-displacement hysteretic loops, ductility, energy dissipation, stiffness and strength degradation are investigated. A typical failure mode is observed in the test, and the experimental results show that this type of framed structure exhibit a high strength with good ductility and energy dissipation capacity. Furthermore, finite element analysis software Perform-3D was conducted to simulate the behavior of the frame. The calculating results agreed with the test ones well. Further analysis is conducted to investigate the effects of parameters including concrete strength, column axial compressive force and steel ratio on the seismic performance indexes, such as the elastic stiffness, the maximum strength, the ductility coefficient, the strength and stiffness degradation, and the equivalent viscous damping ratio. It can be concluded that with the axial compression ratio increasing, the load carrying capacity and ductility decreased. The load carrying capacity and ductility increased when increasing the steel ratio. Increasing the concrete grade can improve the ultimate bearing capacity of the structure, but the ductility of structure decreases slightly.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.409-412
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2006
Today's commercial high resolution satellite imagery such as IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Recognizing this potential use of high resolution satellite imagery, KARI is performing a project for developing Korea multipurpose satellite 3(KOMPSAT-3). Therefore, it is necessary to develop techniques for various GIS applications of KOMPSAT-3, using similar high resolution satellite imagery. As fundamental studies for this purpose, we focused on the extraction of 3D spatial information and the update of existing GIS data from QuickBird imagery. This paper examines the scheme for rectification of high resolution image, and suggests the convenient semi-automatic algorithm for extraction of 3D building information from a single image. The algorithm is based on triangular vector structure that consists of a building bottom point, its corresponding roof point and a shadow end point. The proposed method could increase the number of measurable building, and enhance the digitizing accuracy and the computation efficiency.
2차원 측선을 따라 획득한 MT 탐사 자료를 3차원 역산하여 제주도 지전기 구조의 해석을 시도하였다. 이에 앞서 TM 모드 자료와 TE 모드 자료를 각각, 또는 두 모드의 자료를 동시에 이용하여 2차원 역산을 수행하였다. 이 세가지 2차원 역산을 통해 얻은 영상을 3차원 영상과 비교분석하기 위해 측선을 포함하는 3차원 모델을 구성하여 3차원 역산 결과를 도출하였다. 모든 역산 결과에서 전체적으로 동일한 층서구조를 확인할 수 있었으나 3차원 역산에서는 보이지 않는 전기비저항 이상대가 2차원 역산에는 나타난다. 이는 측선 직하부에 있지 않은 3차원 이상체의 영향으로 2차원 역산 결과가 왜곡된 것이라 유추할 수 있다. 역산 영상의 비교 분석 결과 측선 하부에서 제주도의 지전기 구조는 심도 5 km 이내에서는 전체적으로 고비저항.저비저항.고비저항의 3층 수평 층서 구조임을 알 수 있었고, 3차원 역산이 더욱 신뢰성 있는 영상을 보임을 확인하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.71-76
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2006
With the rapid development of spatial infrastructure in US, Europe, Japan, China and India, there is no doubt that the next generation Global Navigation Satellite System (GNSS) will improve the integrity, accuracy, reliability and availability of the position solution. GNSS is becoming an essential element of personal, commercial and public infrastructure and consequently part of our daily lives. However, the applicability of GPS in supporting a range of location-sensitive applications such as location based services in an urban environment is severely curtailed by the interference of the 3D urban settings. To characterize and gain in-depth understanding of such interferences and to be able to provide location-based optimization alternatives, a high-fidelity 3D urban model of Melbourne CBD built with ArcGIS and large scale high-resolution spatial data sets is used in this study to support a comprehensive simulation of current and future GNSS signal performance, in terms of signal continuity, availability, strength, geometry, positioning accuracy and reliability based on a number of scenarios. The design, structure and major components of the simulator are outlined. Useful time-stamped spatial patterns of the signal performance over the experimental urban area have been revealed which are valuable for supporting location based services applications, such as emergency responses, the optimization of wireless communication infrastructures and vehicle navigation services.
This study investigates the spatial patterns of distributed population in terms of population density, age structure, sex structure and family structure in Chou (smallest political city boundaries) of seven cities of Kitakawachi region. This displays the population dynamics of those cities from 1955 to 1995. It demonstrates how the populations of the cities are distributed with topography and with respect to the train stations. The demographic characteristics of the cities are visualized utilizing Arc View GIS capabilities with new visualizing technique in 3D environment based on data from Pasco Digital Map 2000.
최근, 하천의 수질오염 및 악취발생으로 민원이 증가하여 하천환경개선에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구의 목적은 하수 유입부에 대해 무인항공기(UAV)를 활용하여 RGB 및 적외 열 영상을 획득하고 하천제방 정비 계획 및 하천 오염 현황의 모니터링을 위한 응용성을 검토하였다. 특히, 하천 인근 공장에서 배출되는 폐수를 적외 열 영상으로 검출하여 폐수의 전파를 모니터링하였다. 또한 하천 제방 정비대상 지역과 인근지역에 대한 RGB영상을 SfM(Structure from Motion)기반 영상 해석을 통해 고정밀 3차원 모형을 제작하고 정확성을 검토하였다. 연구결과, UAV영상을 활용, 폐수유입에 따른 하천의 온도변화를 감지하여 수질오염의 유입부 및 전파 현상을 모니터링 할 수 있었다. 또한 고정밀 3차원 모델(수치지형도, 정사영상)을 제작, 정확성을 검토하고 하천의 제방정비를 위한 정밀 3차원 정보 및 식생 피복정보를 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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